MATLAB读入彩色 image_Lena512rgb 图像, 加入高斯噪声,

好的，我理解了您的要求。以下是对您的问题的回答：

您可以使用以下MATLAB代码读入彩色图像并添加高斯噪声：

% 读入图像
img = imread('image_Lena512rgb.png');

% 添加高斯噪声
mean = 0;
var = 0.1;
sigma = sqrt(var);
gaussian = sigma * randn(size(img)) + mean;
noisy_img = double(img) + gaussian;

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
imshow(uint8(img));
figure;
imshow(uint8(noisy_img));

在上述代码中，我们首先使用MATLAB的imread函数读入了彩色图像。然后，我们定义了高斯噪声的均值和方差，并计算了噪声值。最后，我们将噪声添加到原始图像中，生成了添加噪声后的图像。请注意，我们将图像转换为double类型，以便在噪声添加之前能够进行数学计算。最后，我们使用MATLAB的imshow函数显示原始图像和添加噪声后的图像。

请注意，这里的噪声是加在每个像素的RGB值上的，因此生成的噪声图像可能看起来比较奇怪。如果您想添加单一的灰度噪声而不是彩色噪声，可以先将图像转换为灰度图像，然后再添加噪声。

相关问题

读入彩色 image_Lena512rgb 图像, 加入高斯噪声, 利用 BM3D 算法对于噪声图像 lenargb_n 分别在三个通道 R、G、B 分别滤波, 以完成去噪; 然后, 分别在 YCbCr 和 L*a*b* 空间利用 BM3D 算法只对于亮度通道进行滤波, 然后变换到原来的 RGB 空间; 分别计算上述三种情况下去噪结果的峰值信噪比 PSNR; 分别在一个窗口中显示两种情况下的处理结果, 并给出MATLAB代码

以下是MATLAB代码实现：

% 读入彩色图像
img = imread('image_Lena512rgb.png');

% 加入高斯噪声
sigma = 25;
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);

% BM3D 算法去噪
% 对于三个通道 R、G、B 分别滤波
denoised_img_rgb = zeros(size(noisy_img));
for i = 1:3
    [denoised_channel, ~] = bm3d(noisy_img(:,:,i), 'sigma', sigma/255);
    denoised_img_rgb(:,:,i) = denoised_channel;
end

% 在 YCbCr 和 L*a*b* 空间利用 BM3D 算法只对于亮度通道进行滤波
% 然后变换到原来的 RGB 空间
ycbcr_img = rgb2ycbcr(noisy_img);
denoised_img_ycbcr = ycbcr_img;
[denoised_y, ~] = bm3d(ycbcr_img(:,:,1), 'sigma', sigma/255);
denoised_img_ycbcr(:,:,1) = denoised_y;
denoised_img_ycbcr = ycbcr2rgb(denoised_img_ycbcr);

lab_img = rgb2lab(noisy_img);
denoised_img_lab = lab_img;
[denoised_l, ~] = bm3d(lab_img(:,:,1), 'sigma', sigma/255);
denoised_img_lab(:,:,1) = denoised_l;
denoised_img_lab = lab2rgb(denoised_img_lab);

% 计算 PSNR
psnr_rgb = psnr(denoised_img_rgb, img);
psnr_ycbcr = psnr(denoised_img_ycbcr, img);
psnr_lab = psnr(denoised_img_lab, img);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(2,2,2);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');
subplot(2,2,3);
imshow(denoised_img_rgb);
title(['Denoised Image (RGB) - PSNR: ', num2str(psnr_rgb)]);
subplot(2,2,4);
imshow(denoised_img_ycbcr);
title(['Denoised Image (YCbCr) - PSNR: ', num2str(psnr_ycbcr)]);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(2,2,2);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');
subplot(2,2,3);
imshow(denoised_img_rgb);
title(['Denoised Image (RGB) - PSNR: ', num2str(psnr_rgb)]);
subplot(2,2,4);
imshow(denoised_img_lab);
title(['Denoised Image (L*a*b*) - PSNR: ', num2str(psnr_lab)]);

需要注意的是，BM3D 算法需要先将图像归一化到 [0, 1] 范围内，而 `imread` 函数读入的图像像素值范围是 [0, 255]，因此需要先将其归一化，再在最后将图像还原到 [0, 255] 范围内。

读入 lena 图像, 加入高斯噪声, 利用 Daubechies 小波三尺度表示进行软、硬阈值去噪处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果,然后 利用 Biorthogonal 小波四尺度分解, 进行图像的渐进重构, 一个窗口中显示原始图像和处理结果, 并给出MATLAB代码

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 读入 lena 图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img);

% 添加高斯噪声
noisyImg = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% Daubechies小波三尺度分解
[c, l] = wavedec2(noisyImg, 3, 'db4');

% 软阈值去噪
threshold = 0.01 * max(abs(c(:)));
cSoft = wthresh(c, 's', threshold);
% 硬阈值去噪
cHard = wthresh(c, 'h', threshold);

% Daubechies小波三尺度重构
softDenoisedImg = waverec2(cSoft, l, 'db4');
hardDenoisedImg = waverec2(cHard, l, 'db4');

% 在一个窗口中显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(noisyImg);
title('Noisy Image');
subplot(1,3,3);
imshow(hardDenoisedImg);
title('Denoised Image using Hard Thresholding');

% Biorthogonal小波四尺度分解
[c, l] = wavedec2(noisyImg, 4, 'bior4.4');
% 将系数从第二个分辨率层开始全都置零
c(l(1)+1:end) = 0;
% Biorthogonal小波四尺度重构
reconstructedImg = waverec2(c, l, 'bior4.4');

% 在一个窗口中显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(reconstructedImg);
title('Reconstructed Image using Biorthogonal Wavelet');

在上述代码中，我们首先添加高斯噪声到lena图像中，并使用Daubechies小波三尺度分解进行软、硬阈值去噪处理。然后，我们使用Biorthogonal小波四尺度分解进行图像的渐进重构。最后，在两个窗口中显示原始图像和处理结果。